区域经济论文欠发达地区经济增长的影响研究

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发布时间：2013-12-03 15:51:07  更新时间：2013-12-03 15:55:06

　　自然资源与经济增长的关系一直是经济学家关注的焦点，特别是自Autr（1993）提出“资源诅咒”概念以来，国内外学者对自然资源与经济增长关系的研究进入了一个高潮期。根据传统的经济理论，丰裕的自然资源对一国的经济增长具有促进作用。

　　摘要：自然资源与经济增长的关系一直是经济学家关注的焦点。通过扩展已有文献对自然资源的定义，即从自然资源、旅游资源和地理区位三个方面来表征自然禀赋，以安徽省2000——2010年市级面板数据为样本，考察自然禀赋对欠发达地区经济增长的影响。结果表明：自然资源和地理区位对安徽城市经济增长具有正向影响，旅游资源对安徽城市经济增长的影响不显著，“资源诅咒”假说在安徽省市级层面不成立；对于安徽这样的欠发达地区而言，地方经济发展对自然禀赋具有较高的依赖性。

　　关键词：自然资源,旅游资源,地理区位,经济增长,欠发达地区

　　一、引言及文献回顾

　　自20世纪中后期以来，世界上一些资源丰裕经济体的经济发展陷入停滞状态，而资源匮乏经济体的经济却得到快速发展。Auty（1993）首次提出了“资源诅咒”概念，认为丰裕的自然资源并不是实现一国经济增长的有利条件，反而是一种负担。Vincent（1997）、Sachs等（2001）、Papyrakis等（2004）、Frankel（2010）等对自然资源与经济增长关系的研究均表明，“资源诅咒”假说显著成立。针对“资源诅咒”假说在我国内部是否成立，徐康宁等（2006）进行了首创性研究，其以中国1995——2003年省级面板数据为样本，研究结果表明，自然资源与经济增长呈负相关，“资源诅咒”假说在我国省级层面成立，并认为密集而过度的资源开采所引致的制造业衰退和制度弱化是制约经济增长的主要原因。

　　表1是部分自然资源与我国经济增长关系的实证研究文献。由表1可知，“资源诅咒”假说在我国是否成立尚未形成一致性结论，特别是在我国东部和中西部地区的经济发展水平和发展路径呈现较大差异的背景下，且已有文献的实证研究方法和对核心变量（自然资源和经济增长）的衡量也有所不同，使得“资源诅咒”假说是否成立存在分化。据统计，我国东部沿海地区的人均GDP达到38338元，而中西部地区仅为18791元。东部地区的自然资源相对匮乏，但区位优势较为明显，外向型经济获得迅猛发展，绝大部分比例的外资都聚集在我国东部地区，2010年东部地区进出口贸易总额占全国的90.3%（数据来源于《2011年中国统计年鉴》）；与此相反的是，中西部地区虽然具有资源丰裕和劳动力成本较低等优势，但对外资的吸引力略显不足，大部分地区的经济发展对自然禀赋具有较大的依赖性。鉴于我国不同地区经济发展所呈现出的差异，自然资源对不同地区经济发展的影响也有所不同。此外，对自然资源的度量是个难点，现有文献最常用的度量方法是用“采掘业从业人员数占就业人员的比重”来衡量。实际上，自然资源的范畴要宽泛得多。《辞海》中对自然资源的定义是：“天然存在的自然物（不包括人类加工制造的原材料）并有利用价值的自然物，如土地、矿藏、水利、生物、气候、海洋等资源，是生产的原料来源和布局场所。”根据这一表述，除了矿产资源外，地理区位和旅游资源也属于自然资源的范畴。为此，在现有文献的基础上，本研究中将用自然资源、旅游资源和地理区位来度量各地区的自然禀赋情况，以安徽省2000——2010年17个地级市面板数据为样本，实证研究自然禀赋对安徽经济发展的影响，并有针对性地提出相应的对策措施。

　　本文余下部分结构安排如下：第二部分从自然禀赋与安徽省经济发展现状出发，提出本研究的三个假说；第三部分是计量模型的设定及数据来源说明；第四部分是计量检验结果；第五部分是本研究的主要结论及对策建议。

　　二、假说的提出：基于安徽省自然禀赋与经济发展关系的思考

　　本世纪以来，安徽经济发展呈现出良好的发展态势，国内生产总值从2000年的2902亿元增加到2010年的12359亿元，年均增长15.6%；人均GDP从2000年的5313.3元增加到2010年的20887.8元，年均增长14.7%。经济得到快速发展的同时，省内各地区间的经济差距呈扩大趋势。具体来看，2000年和2010年人均GDP最高的都是铜陵，最低的都是阜阳，2000年前者的人均GDP是后者的4.6倍，2010年前者的人均GDP是后者的6.8倍。那么，为什么不同地区的经济发展水平会有如此大的差距？不同地区在自然禀赋上的差异是否是造成这种差距的根本原因？自然资源对欠发达地区的经济发展究竟是“福音”还是“诅咒”？对这些问题的研究具有重要的理论与现实意义。

　　安徽省虽为内陆地区，但境内有长江和淮河两条大河。长江通向大海，江阔水深，具有便利的航运条件，因此安徽南部长江流域的经济发展水平要明显高于省内其他地区。与长江相比，淮河出海较为困难，其对地方经济发展的促进作用也不明显。基于此，本研究将重点考察沿江城市的经济发展速度是否要显著快于其他地区。图1是本世纪以来安徽省长江流域与其他地区人均GDP的比较，如图l所示。2000—2010年期间安徽省沿江城市的人均GDP要明显高于省内其他地区，且随着时间的推移，其差距呈扩大趋势，直观上的观察表明，靠近长江对长江流域城市的经济发展具有明显的促进作用。基于此，本文提出如下假说：

　　假说1：地理区位（靠近长江）对安徽城市经济增长具有明显的促进作用。

　　已有文献对自然资源与经济增长关系的实证研究结果尚存争议，既有支持“资源诅咒”假说的实证研究（徐康宁等，2006；胡援成等，2007；邵帅等，2008；孙永平等，2011），也有不少学者的研究结论并不支持“资源诅咒”命题（丁菊红等，2007；方颖等，2011）。从安徽省资源型城市的经济发展现状来看，资源型城市的经济发展要明显快于周边其他地区，如：淮南、淮北等资源型城市的经济发展速度要明显快于皖北其他城市；马鞍山、铜陵（沿江地区的资源型城市）的经济发展速度同样要快于沿江其他城市，而且其人均GDP一直以来是安徽省最高的两个城市。基于此，本文提出如下假说：假说2：自然资源对安徽城市经济增长具有明显的促进作用，“资源诅咒”假说在安徽省市级层面不成立。

　　安徽省旅游资源较为丰富，境内拥有黄山、九华山、天柱山等旅游景点。除省会城市合肥外，2010年安徽省旅游收入较高地区是黄山、池州和安庆，其旅游收入分别达到182.2亿元、119.2亿元和119.1亿元，但其制造业发展却较为滞后，制造业聚集指数均在1以下，分别为0.58、0.73和0.63。旅游资源的开发能带来更多的旅游收入，从而促进当地经济的快速发展，但旅游业的发展对制造业的发展又具有明显的抑制作用，而制造业的发展同样有助于促进城市经济增长。因此，旅游资源对安徽城市经济增长的影响要视其旅游资源的丰裕程度及其对制造业发展的抑制作用大小。但从安徽省旅游城市的经济发展现状来看，旅游资源对城市经济发展的促进作用不明显。基于以上分析，本文提出如下假说：

　　假说3：旅游资源对安徽城市经济增长的影响不显著。

　　三、计量模型

　　（一）模型设定

　　为综合反映自然资源、旅游资源和地理区位等自然禀赋对经济增长的作用效果，并考虑劳动和资本的影响，结合面板数据的特点，我们建立如下回归方程：

　　Yit=β0Lit+β2Kit+β3Kit+β3Nrit+β4Tourit+β5Gdit+εit（1）

　　其中，Y为被解释变量，下标i代表省际截面单元，t表示年份，L表示劳动投入，K表示资本投入，Nr表示自然资源，Tour表示旅游资源，Gd表示地理区位，8为随机扰动项，βi为待估参数。

　　（二）变量定义

　　由于安徽省17个地区的经济发展水平存在较大差异，为使不同地区的数据具有可比性，本研究选取的指标以相对指标为主。

　　1.被解释变量

　　被解释变量Yit为i地区在t时期（2000——2010年）的GDP（或人均GDP）增长率，其计算公式为：

　　Yit=（GDPit/GDPi（t—1）×100%（2）

　　2.解释变量

　　（1）自然资源。从表1可知，已有文献对自然资源的度量方法有所不同。这里参考徐康宁等（2006）、邵帅等（2010）、孙永平等（2011）等学者的做法，用采掘业从业人员占从业人员总数来表示各地自然资源情况，即：Nr=采掘业从业人员/从业人员总数。

　　（2）旅游资源。各地旅游资源禀赋（Tour）用各地区旅游收入占GDP的比重来表示，用来反映旅游资源对地区经济增长的影响程度。

　　（3）地理区位。用哑变量来度量某市是否为沿江城市，具体做法是沿江地区赋值为1，其他地区赋值为0。

　　（4）劳动力。劳动力的数量和质量是实现地区经济增长的重要因素，这里用就业人数占总人口的比重来表示劳动力投入水平（L）。

　　（5）资本。资本投入水平（K）用各市固定资产投资占地区生产总值的比重来表示，用于反映投资对地区经济增长的贡献程度。

　　（三）数据来源及说明

　　本研究以2000—2010年安徽省17个地区的数据为样本，面板数据包括17个截面单元11年的时间序列数据，共计187个样本观测值，如无特别说明，文中的数据均来源于2001—2011年《安徽统计年鉴》。表2是对各变量的描述性统计，表3是变量间的相关系数矩阵，gdpg和avgdpg分别表示各地区的GDP增长率和人均GDP增长率。从表3可知，除gdpg和avgdpg之间的相关系数较高以外，模型中其他变量之间的相关性均在0.37以下，这表明模型中的变量不存在多重共线性。

　　四、计量检验结果

　　由于模型中含有不随时间变动而变动的变量（地理区位），如果采用固定效应模型进行估计，将无法得到地理区位变量的估计值，本研究中我们采用随机效应模型进行检验。考虑到本研究中的数据均为宏观经济数据，而宏观经济时间序列数据往往具有较高的序列相关性，采用可行的广义最小二乘法（FGLS）进行估计将会得出更为有效的估计结果，计量检验结果如表4所示。

　　模型1、2是分别以GDP增长率和人均GDP增长率为被解释变量、以自然禀赋（自然资源、旅游资源和地理区位）为解释变量的实证检验结果。结果显示，自然资源、旅游资源和地理区位变量的系数均为正，但只有地理区位变量显著，并通过5%显著性水平上的检验，表明长江流域城市的经济增长速度要明显快于其他地区，靠近长江对安徽城市经济发展具有明显的带动作用。

　　模型3、4是在模型1、2的基础上引入了劳动力和资本变量，两模型结果较为类似，下面主要分析模型4的回归结果。自然资源的系数为正，并在10%的水平上显著，自然资源与经济增长呈正相关，表明丰裕的自然资源对安徽城市经济增长具有明显的促进作用，“资源诅咒”假说在安徽省内部不成立，同时也证明了假说2的成立。地理区位的系数为3.37，并通过了5%显著性水平上的检验，优越的地理位置有利于促进城市经济发展，表明安徽省沿江地区的经济发展要明显快于其他地区，也说明假说1是成立的。旅游资源变量系数仍不显著，并变为负数，表明旅游资源对城市经济增长影响不显著，与假说3预期相符。

　　此外，实证研究还表明，劳动力和资本变量与经济增长均呈正相关，并在1%显著性水平上显著，表明劳动力和资本投入水平对经济增长具有明显的促进作用，这与经济增长理论预期相吻合。

　　五、研究结论及政策建议

　　本研究以2000—2010年安徽省17个城市的面板数据为样本，在控制劳动和资本变量的基础上，采用广义最小二乘估计方法，实证研究了自然禀赋（自然资源、旅游资源和地理区位）对安徽城市经济增长的影响。结果显示，自然资源和靠近长江对安徽城市经济增长均具有显著的促进作用，而旅游资源对安徽城市经济增长的影响不显著，这与本文第二部分的三个假说相吻合。此外，劳动和资本与经济增长呈正相关，这与经济增长理论相符。综合以上实证检验结果可知，对于像安徽这样的欠发达地区而言，自然资源越丰裕，地理区位越好（特别是水运越便利），城市经济发展速度就越快，“资源诅咒”假说在安徽省市级层面不成立，安徽城市经济发展对自然禀赋具有较高的依赖性。此结论的实际意义在于一方面解释了我国中西部地区资源型城市经济发展要快于省内其他城市的原因（如内蒙古的鄂尔多斯，2009年其人均GDP已经超过了香港），另一方面也解释了为什么铜陵和马鞍山是安徽省人均GDP最高的两个城市（因为铜陵和马鞍山具有靠近长江和长三角地区等区位优势，而且马鞍山的铁矿和铜陵的铜矿资源丰富）。

　　通过本文的实证研究可知，自然资源对地区经济发展究竟是“福音”还是“诅咒”，可能与当地的经济发展水平有关。对于中西部欠发达地区而言，在吸引外资、发展高新技术产业方面不具有优势的情况下，通过发展其具有比较优势的资源型产业获得经济的长期增长不失为一种更明智的选择。一些发达国家在其经济发展的早期阶段也采取过同样的发展路径，如美国是19世纪末期世界上最大的矿产资源生产国和出口国，自然资源对加拿大和澳大利亚等资源丰裕国家的经济发展贡献依然较大。

　　基于本文的实证研究结论，我们提出以下政策建议：

　　（1）本文实证研究结果表明，自然资源和地理区位对安徽城市经济增长具有促进作用。目前来看，安徽一些地区对自然禀赋的挖掘力度还不够，实际上，各地区都有自身的特色和优势，如六安霍邱县的铁矿、阜阳太和县的医药物流产业等，都有一定的自身优势；沿江城市具有靠近长江和长三角地区等地理区位优势，但其产业综合竞争力总体不强。为此，应进一步加大对各地区自然禀赋的利用程度，充分发挥各地的比较优势，加速安徽在中部地区的崛起。

　　（2）本文实证研究结果表明，欠发达地区的经济发展对自然禀赋具有较大的依赖性。因此，对于在自然禀赋上处于相对劣势的皖北大部分地区而言，政府应加大政策支持力度，加快皖北地区的经济发展，从而实现安徽区域经济的协调发展。

　　（3）《皖江城市带承接产业转移示范区规划》的批复给安徽的经济发展带来了千载难逢的发展机遇，在此背景下，安徽应充分发挥沿江地区产业发展基础较好和区位优势，积极承接国内外产业转移，加快制造业的发展，提升核心城市的产业竞争力。

　　（4）对于淮南、淮北、马鞍山、铜陵等资源型城市而言，在发挥其自然禀赋优势的同时，应加快经济转型的步伐，提高产品的技术含量，延伸产业链，培养一批具有自身特色并有一定竞争优势的产业集群，避免落入“资源诅咒”陷阱。